컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.217-222
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2016
본 논문은 수정된 Gram-Schmidt와 결합한 Potter 또는 Carlson 알고리즘을 가지는 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어에 관한 연구이다. 일반적으로 반올림 오차에 기인하는 칼만 필터의 민감도는 잘 알려진 문제이다. 제곱근 개념과 칼만 필터의 결합은 수치적 성능을 향상할 수 있고 발산과 같은 불안전한 문제를 풀 수 있다. 본 논문에서는 제곱근 확장 칼만 필터의 구현을 위한 설계와 분석을 수행하였다. 설계된 제곱근 확장 칼만 필터의 추정 성능을 입증하기 위해, 고속, 저속, 역 회전, 파라미터 변동, 부하 변동 실험 등 여러 운전 조건 아래에서 실험 결과들을 분석하였다. 또한, 프로그램 코드 크기 및 연산 시간을 비교하였다. 실험적 결과들은 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어가 양호함을 보인다.
우리는 본 논문에서 이차 칼만 필터를 이용한 영상 기반 객체 추적분야의 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근에 발표된 이차 칼만 필터는 영상 기반의 객체의 실제 3차원 공간의 위치를 추적하는 것에는 아직 적용되지 않았다. 2차원 영상 내의 위치를 3차원 공간상의 위치로 환원시키는 것은 비선형적 변환을 수반하기 때문에 그에 맞는 추적 알고리즘을 사용해야만 한다. 이러한 상황에서, 비선형 수식을 이차식으로 근사화하는 이차 칼만 필터가 선형으로 근사화하는 확장 칼만 필터보다 더 정확한 성능을 낼 수 있다. 우리는 동일한 상황을 가정하여 확장 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터, 그리고 우리가 제안한 이차 칼만 필터를 이용하여 객체를 추적하고, 그 결과를 비교해 본다. 결론적으로 이차 칼만 필터가 발산율이 확장 칼만 필터에 비해 거의 절반가량 감소하며, 추적 정확도 측면에서 무향 칼만 필터에 비해 1% 가량 우수한 성능을 나타낸다.
언센티드 칼만 필터 기반의 역방향 필터를 유도하고 시뮬레이션 테스트를 통하여 확장 칼만 필터, 언센티드 칼만 필터, 그리고 확장 칼만 스무더로부터의 위치결과와 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 GPS의 수신환경이 극단적으로 좋지 않을 경우를 고려하여 $40m{\times}40m $ 의 공간에서 4개의 곡선 그리고 5개의 직선구간으로 이루어진 궤적에서 시작점과 끝점만을 기지점으로 가정하여 수행하였다. 실험 결과 스무더는 순방향 필터에 비하여 최대 위치 오차값이 약 8~9m 정도 크게 감소하는 결과를 보여주었다. 스무더의 경우 위치오차를 직선구간과 곡선구간으로 나누어 분석하였는데, 언센티드 칼만 스무더가 확장 칼만 스무더에 비하여 직선 구간에서는 최대 10cm, 곡선 구간에서는 최대 23cm 향상된 결과를 나타내었다.
시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.
객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.
위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.
비행시험을 통해 획득한 데이터의 해석과정에서 대상 항공기의 크기가 소형인 경우에는 엔진진동이나 외부의 교란에 의한 잡음이나 바이어스 등의 강도가 높기 때문에 데이터의 처리과정에서 많은 문제점을 산출하게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 상태추정 알고리즘이 사용되며, 본 논문에서는 항공기의 비선형 세로운동 방정식의 경우에 확장형 칼만 필터를 적용하여 항공기 세로운동의 상태변수들을 추정하였으며, 또한 확률근사과정, 이노베이션에 대한 궤환 적응 등 적응형 칼만 필터를 사용하여 수렴속도와 정확도 둥을 향상시킨 알고리즘을 제안하고 그 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 자료동화기법의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 유량자료의 실시간 품질향상을 수행하였다. 확장 칼만 필터의 상태-공간모형은 강우-유출모형과 관측유량자료를 이용하여 구성하였다. 본 연구에서는 실시간 품질향상 목적을 댐 유입량의 비정상적 고변동성 억제 및 관측유량의 결 오측 보완으로 구분하였으며, 각각의 경우에 적절한 확장 칼만 필터 모형을제시하였다. 이들 모형의 차이는 칼만이득 계산에 필요한 공분산 함수의 추정에 변동성만을 고려하는냐 또는 편의까지를 포함하느냐로 나타난다. 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 적용하였으며, 그 결과 제시된 모형들이 댐 유입량자료나 결 오측이 포함된 유량자료의 실시간 품질향상에 효과적으로 작동함을 확인하였다.
본 논문은 비선형 필터 기법에 따른 지형참조항법 성능 분석에 관한 연구를 수행하였다. 지형참조항법에 사용되는 기본 필터에는 확장 칼만 필터(EKF)가 있다. 본 연구는 EKF 원형외에 반복형 EKF(IEKF), stochastic linearization(SL) 조건이 추가된 EKF-SL과 unscented Kalman Filter(UKF) 알고리듬을 소개한다. 또한, 연속적(sequential) 필터 외에 일괄적(batch)필터 기법인 칼만 필터 무리(bank of Kalman filters)를 이용한 항법 기술도 비교군으로 추가하고 필터 간 항법 성능을 분석한다. 가상 궤적을 가진 항공기 시뮬레이션을 통해 초기위치 오차가 클 때도 강건한(robust) 필터로 stochastic linearization EKF가 선정되었으며, 다만 빠른 항법 해의 수렴이 요구될 때에는 칼만 필터 무리를 이용한 일괄적 필터가 효과적인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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